美文网首页
Python错误、调试和测试

Python错误、调试和测试

作者: 云木杉 | 来源:发表于2019-01-07 10:45 被阅读0次

    常见Excpte

    • 内置 try...except...finally
    try:
        print('try...')
        r = 10 / 0
        print('result:', r)
    except ZeroDivisionError as e:
        print('except:', e)
    else:
        print('no error!')
    finally:
        print('finally...')
    print('END')
    
    • 记录错误

    Python内置的logging模块可以非常容易地记录错误信息
    通过配置,logging还可以把错误记录到日志文件里

    # err_logging.py
    
    import logging
    
    def foo(s):
        return 10 / int(s)
    
    def bar(s):
        return foo(s) * 2
    
    def main():
        try:
            bar('0')
        except Exception as e:
            logging.exception(e)
    
    main()
    print('END')
    
    • 自定义异常(抛出错误)

    只有在必要的时候才定义我们自己的错误类型。如果有python内置的,尽量使用内置的
    raise语句如果不带参数,就会把当前错误原样抛出。

    # err_raise.py
    class FooError(ValueError):
        pass
    
    def foo(s):
        n = int(s)
        if n==0:
            raise FooError('invalid value: %s' % s)
        return 10 / n
    
    foo('0')
    
    def foo(s):
        n = int(s)
        if n==0:
            raise ValueError('invalid value: %s' % s)
        return 10 / n
    
    def bar():
        try:
            foo('0')
        except ValueError as e:
            print('ValueError!')
            # 捕获错误只是为了记录,便于追踪
            raise
    
    bar()
    
    

    调试

    • 直接打印 print()
    def foo(s):
        n = int(s)
        print('>>> n = %d' % n)
        return 10 / n
    
    def main():
        foo('0')
    
    main()
    
    #执行后在输出中查找打印的变量值:
    
    $ python err.py
    >>> n = 0
    Traceback (most recent call last):
      ...
    ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
    
    • 断言
    def foo(s):
        n = int(s)
        assert n != 0, 'n is zero!'
        return 10 / n
    
    def main():
        foo('0')
    
    assert的意思是,表达式n != 0应该是True,否则,根据程序运行的逻辑,后面的代码肯定会出错。
    
    # 如果断言失败,assert语句本身就会抛出AssertionError:
    
    $ python err.py
    Traceback (most recent call last):
      ...
    AssertionError: n is zero!
    

    logging

    • 和assert比,logging不会抛出错误,而且可以输出到文件

    ,它允许你指定记录信息的级别,有debug,info,warning,error等几个级别,当我们指定level=INFO时,logging.debug就不起作用了。同理,指定level=WARNING后,debug和info就不起作用了。这样一来,你可以放心地输出不同级别的信息,也不用删除,最后统一控制输出哪个级别的信息。

    import logging
    logging.basicConfig(level=logging.INFO)
    
    s = '0'
    n = int(s)
    logging.info('n = %d' % n)
    print(10 / n)
    
    $ python err.py
    INFO:root:n = 0
    Traceback (most recent call last):
      File "err.py", line 8, in <module>
        print(10 / n)
    ZeroDivisionError: division by zero
    
    • pdb
    • 第4种方式是启动Python的调试器pdb,让程序以单步方式运行,可以随时查看运行状态。我们先准备好程序:
    • 以参数-m pdb启动后,pdb定位到下一步要执行的代码-> s = '0'。输入命令l来查看代码:
    • 输入命令n可以单步执行代码
    • 任何时候都可以输入命令p 变量名来查看变量
    • 输入命令q结束调试,退出程序
    # err.py
    s = '0'
    n = int(s)
    print(10 / n)
    
    然后启动:
    
    $ python -m pdb err.py
    > /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(2)<module>()
    -> s = '0'
    
    # err.py
    import pdb
    
    s = '0'
    n = int(s)
    pdb.set_trace() # 运行到这里会自动暂停
    print(10 / n)
    
    

    单元测试

    • 单元测试可以有效地测试某个程序模块的行为,是未来重构代码的信心保证。
    • 单元测试的测试用例要覆盖常用的输入组合、边界条件和异常。
    • 单元测试代码要非常简单,如果测试代码太复杂,那么测试代码本身就可能有bug。
    • 单元测试通过了并不意味着程序就没有bug了,但是不通过程序肯定有bug。

    相关文章

      网友评论

          本文标题:Python错误、调试和测试

          本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/oduyrqtx.html